如何创建自己公司的网站农机局网站建设总结

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promtingSelf-consistencyActive-promptPrompt chaining第二阶段 ·RAG基础与架构第六章RAG基础与架构为什么需要RAGRAG的经典应用场景RAG的经典结构与模块向量数据库检索与生成第七章【项目实战】基于RAG的PDF文档助产品介绍与核心功能技术方案与架构设计文档读取和解析文档的切分和文档向量化query搜索与文档排序提示模版与大模型API接入模型部署与Web应用第八章文档切分常见算法根据每个Sentence切分根据固定字符数切分根据固定sentence数切分根据递归字符来切分根据语义相似度来切分第九章向量数据库常见算法常用向量数据库以及类别向量数据库与索引算法到排表与搜索优化KNN与近似KNNProduct Quantization第十章向量数据库算法进阶- HSNWHSNW算法在索引中的重要性NSW算法解读NSW图中的搜索问题Skip List讲解具有层次结构的NSW第十一章【项目实战】基于RAG的新闻推荐推荐系统原理、应用场景以及架构剖析传统推荐算法与基于LLM推荐算法新闻数据的准备与整理推荐中的召回与精排精排与Prompt构建模型部署与测试第三阶段 ·RAG与LangChain第十二章LangChain基础应用为什么需要LangChain?通过一个小项目快速理解各个模块LangChain调用模型PromptTemplate的应用输出格式设定Pydantic Object设计第十三章理解Function Calling什么是 Function Calling自定义输出结构基于OpenAI调用Function CallingFunction Calling的稳定性LangChain与Function Calling第十四章LangChain与Retrieval组件Document LoadersText SplittersText Embedding模型常用的向量数据库调用常用的Retriever第十五章LangChain与Chain组件为什么需要ChainLLMChain, Sequential ChainTransform ChainRouter Chain自定义Chain第十六章Advanced RAG1经典RAG的几个问题Self-querying retrievalMultiQuery retrieverStep-back prompting基于历史对话重新生成Query其他Query优化相关策略第十七章Advanced RAG2Sentence window retrievalParent-child chunks retrievalFusion RetrievalEnsemble RetrievalRPF算法第十八章基于RAGAS的RAG的评估为什么需要评估RAGRAG中的评估思路评估指标设计套用在项目中进行评估RAGAS评估框架的缺点第十九章实战基于Advanced RAG的PDF问答需求理解和系统设计经典RAG架构下的问题检索器优化生成器优化系统部署与测试第四阶段 ·模型微调与私有化大模型第二十章开源模型介绍模型私有化部署的必要性中英开源模型概览与分类ChatGLM, BaichuanYi等中文开源模型LLaMAMistral系列英文开源模型微调所需要的工具和算力第二十一章模型微调基础判断是否需要模型微调模型微调对模型的影响和价值选择合适的基座模型数据集的准备微调训练框架的选择第二十二章GPU与算力GPU与CPUGPU的计算特性微调所需要的算力计算公式常见GPU卡介绍与比较搭建GPU算力环境第二十三章高效微调技术-LoRA全量微调与少量参数微调理解LoRA训练以及参数PEFT库的使用LoRA训练硬件资源评估认识QLoRA训练第二十四章【项目实战】基于ChatGLM-6BLoRA对话微调模型理解ChatGLM模型家族以及特性导入模型以及tokenizer设计模型参数以及LoRA参数训练以及部署微调模型测试微调模型第五阶段 ·Agent开发第二十五章Agent开发基础什么是Agent什么是Plan, Action, Tools经典的Agent开源项目介绍编写简单的Agent程序Agent目前面临的挑战与机遇第二十六章自定义Agent工具LangChain所支持的Agent什么需要自定义Agenttool decorator的使用编写自定义Agent工具编写完整的Agent小项目第二十七章深入浅出ReAct框架回顾什么是CoTCoT和Action的结合剖析ReAct框架的Prompt结构从零实现ReActfrom Scratch)ReAct框架的优缺点分析第二十八章【项目实战】开源Agent项目开源Agent项目以及分类AutoGPT项目讲解MetaGPT项目讲解其他开源项目Agent技术目前存在的问题第二十九章深度剖析Agent核心部件Agent的planningAgent的reasoningAgent的knowledgeAgent的memoryAgent的泛化能力第三十章【项目实战】基于Agent的AI模拟面试需求设计和系统设计工具的设计AI面试中的深度询问方案设计提示工程设计Memory的设计智能体开发与部署第三十一章Agent其他案例分享AI旅游规划师AI产品销售AI房租推荐AI图像处理AI网站开发第三十二章其他Agent前沿应用多个Agent的协同Agent的group行为Agent SocietyAgent的Personality斯坦福小镇案例第六阶段 ·智能设备与“小”模型第三十三章智能设备上的模型优化基础智能设备特性以及资源限制模型优化的必要性常见的模型压缩技术轻量级模型架构介绍开源小模型第三十四章模型在智能设备上的部署多大的模型适合部署流程概述模型转换工具模型部署实战性能测试与优化第三十五章边缘计算中的大模型挑战与机遇边缘计算的概念和重要性模型所要满足的要求与性能上的平衡模型在边缘设备上的应用案例未来“小”模型发展趋势24年“小”模型机会第七阶段 ·多模态大模型开发第三十六章多模态大模型基础什么是多模态模型多模态的应用场景DALLE-3与MidjourneyStable Diffusion与ControlNet语音合成技术概述主流TTS技术剖析第三十七章多模态模型项目剖析多模态大模型最新进展Sora对多模态大模型会产生什么影响案例MiniGPT-4与多模态问答案例BLIP与文本描述生成案例Video-LLaVA与多模态图像视频识别第三十八章大模型的挑战与未来大模型技术局限性大模型的隐私性和准确性大模型和AGI未来GPT商城的机会多模态的机会对于开发工程师未来的启示一般掌握到第四个级别市场上大多数岗位都是可以胜任但要还不是天花板天花板级别要求更加严格对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​